Publication:
Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği

cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtualsource.departmentc1a07aa2-21e4-4891-9e4e-a99d867d1adc
cris.virtualsource.orcidc1a07aa2-21e4-4891-9e4e-a99d867d1adc
dc.contributor.affiliationTürk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara,Türkiye Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara,Türkiye Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara,Türkiye
dc.contributor.authorZahraa Mohammed Malik MALIK Shadi AL-SHEHABI Tansel DÖKEROĞLU
dc.date.accessioned2024-07-11T10:50:34Z
dc.date.available2024-07-11T10:50:34Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractBirliktelik kuralları, veri kümesindeki nesnelerin varlığının diğer nesnelerin varlığını nasıl etkilediğinitanımlanmaktadır. Bu kurallar, alış veriş sepeti analizinde, bir ürünün aynı işlemdeki diğer ürünler üzerindekietkisini incelemek için kullanılmaktadır. Pozitif ve negatif birliktelik kuralları olarak iki şekilde ifade edilebilirler.Pozitif birliktelik kuralı, bir ürün varlığının aynı işlemde diğer ürünü bulma olanağını arttırdığını, negatif birliktelikkuralı, bir çeşidin bulunmasının, diğer ürünün aynı işlemde olabilme ihtimalini azalttığını göstermektedir. Dahaönceki işlemlerdeki sıklığı araştırdığı için pozitif birliktelik kuralı madenciliği, negatif birliktelik kurallarımadenciliğine göre daha kolaydır. Negatif birlikteki kuralı madenciliğinde daha önceki işlemler araştırıldığında,ilgisiz ürünler arasındaki kurallarının madenciliği ile karşılaşılır. Bu kuralların çıkarımından kaçınmak içinmadencilik tekniklerine sağlanan önceden tanımlı alan bilgisi kullanılmaktadır. Dolayısıyla bu bilgi, bulunankuralların ilgili ürünlere ait olmasını gerektirir. Bu çalışmada, satın alınan miktarlara dayalı veri kümesindenotomatik olarak bilgi alınması ile veri kümesindeki ürünler arasındaki negatif birliktelik kurallarını bulmakabiliyetine sahip yeni bir teknik önerilmektedir. Birliktelik kuralı madenciliği, gözetimsiz veri madencilik tekniğiolduğundan, sağlanan veri kümesi etiketsiz verilerden oluşmaktadır. DBSCAN kümeleme yönteminin kullanımı,gerçek yaşam işlem veri tabanında test edildiğinde %0,21 destek ve %91,84 ortalama güven değerleri ile eldeedilen 4.086 kural ile daha iyi sonuçlar göstermektedir. K-ortalama kümeleme yönteminin kullanımı ile çıkarılanalan bilgisine dayalı negatif birliktelik kuralları madenciliği sonucunda, %0,19 destek ve %85,84 ortalama güvendeğerine sahip 1.780 kural bulunurken, önerilen alan bilgisiz negatif birliktelik kuralı sonucu %0,12 destek ve%99,37 güven ortalama değerli 9.066 kural ile bu sonucu vermiştir.
dc.description.endpage1138
dc.description.issue4
dc.description.startpage1119
dc.description.volume6
dc.identifier.eissn2148-2446
dc.identifier.urihttps://acikarsiv.thk.edu.tr/handle/123456789/2111
dc.language.isotur
dc.relation.journalDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.subject[Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka]
dc.titleGözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği
dc.typeMakale
dc.typeAraştırma Makalesi
dspace.entity.typePublication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
172.pdf
Size:
1.38 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections